کتاب توزیع پسین: ابزار قوی استنتاج با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توزیع پسین: ابزار قوی استنتاج

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: توزیع پسین (Posterior Distribution)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. توزیع پسین: مفاهیم پایه
  • 2. احتمال و آمار: مروری بر مبانی
  • 3. قضیه بیز: فرمولاسیون و کاربردها
  • 4. توزیع‌های احتمال پیوسته
  • 5. توزیع‌های احتمال گسسته
  • 6. توزیع نرمال و اهمیت آن
  • 7. توزیع‌های شرطی و استقلال
  • 8. متغیرهای تصادفی و توابع چگالی احتمال
  • 9. انتظار ریاضی و واریانس
  • 10. ماتریس کوواریانس و همبستگی
  • 11. توزیع‌های چندمتغیره
  • 12. توزیع گاما و کاربردهای آن
  • 13. توزیع بتا و کاربردهای آن
  • 14. توزیع برنولی و دوجمله‌ای
  • 15. توزیع پواسون و کاربردهای آن
  • 16. توزیع نمایی و کاربردهای آن
  • 17. توزیع یکنواخت و کاربردهای آن
  • 18. توزیع کای‌دو و کاربردهای آن
  • 19. توزیع تی و کاربردهای آن
  • 20. توزیع اف و کاربردهای آن
  • 21. نمونه‌برداری و توزیع نمونه‌ای
  • 22. تخمین نقطه‌ای و فواصل اطمینان
  • 23. آزمون فرض و سطح معنی‌داری
  • 24. آزمون‌های آماری پارامتری
  • 25. آزمون‌های آماری ناپارامتری
  • 26. تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 27. رگرسیون خطی ساده
  • 28. رگرسیون خطی چندگانه
  • 29. تحلیل همبستگی
  • 30. روش‌های زنجیره مارکوف مونت‌کارلو (MCMC)
  • 31. روش متروپلیس-هستینگز
  • 32. روش گیبس
  • 33. توزیع دیریکله و کاربردها
  • 34. مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 35. شبکه‌های بیزی
  • 36. مدل‌های مخفی مارکوف
  • 37. یادگیری ماشین و توزیع پسین
  • 38. استنتاج بیزی در یادگیری ماشین
  • 39. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 40. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 41. مدل‌های خوشه‌بندی بیزی
  • 42. ارزیابی مدل و انتخاب مدل
  • 43. تفسیر نتایج استنتاج پسین
  • 44. کاربردهای توزیع پسین در آمار زیستی
  • 45. کاربردهای توزیع پسین در اقتصادسنجی
  • 46. کاربردهای توزیع پسین در پردازش تصویر
  • 47. کاربردهای توزیع پسین در علوم کامپیوتر
  • 48. نرم‌افزارهای آماری و پیاده‌سازی توزیع پسین (R, Python)
  • 49. انتخاب مدل مناسب برای داده‌های مختلف
  • 50. مقایسه روش‌های استنتاجی
  • 51. تفسیر و ارائه نتایج به صورت واضح و دقیق
  • 52. چالش‌ها و محدودیت‌های استنتاج پسین
  • 53. تکنیک‌های بهبود دقت استنتاج
  • 54. تحلیل حساسیت در استنتاج پسین
  • 55. روش‌های تقریب توزیع پسین
  • 56. استفاده از توزیع‌های غیرمعمول در استنتاج
  • 57. توزیع‌های ترکیبی و کاربردها
  • 58. مدل‌سازی سلسله مراتبی بیزی
  • 59. توزیع‌های بیزی در تحلیل بقا
  • 60. توزیع‌های بیزی در تحلیل سری‌های زمانی
  • 61. توزیع‌های بیزی در تحلیل داده‌های مکانی
  • 62. استنتاج بیزی در داده‌های از دست رفته
  • 63. توزیع‌های بیزی در داده‌های سانسور شده
  • 64. توزیع‌های بیزی در داده‌های چندسطحی
  • 65. استفاده از دانش پیشین در استنتاج
  • 66. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 67. توزیع‌های پیشین غیرمعلومات‌دار
  • 68. توزیع‌های پیشین معلومات‌دار
  • 69. تأثیر توزیع پیشین بر نتایج استنتاج
  • 70. تکنیک‌های بررسی همگرایی MCMC
  • 71. تشخیص مشکلات در زنجیره‌های MCMC
  • 72. بهینه‌سازی کد MCMC برای سرعت و کارایی
  • 73. مفاهیم پیشرفته در استنتاج پسین
  • 74. توزیع‌های پسین غیرتحلیلی
  • 75. روش‌های تقریب توزیع پسین (Variational Inference)
  • 76. توزیع‌های پسین در مدل‌های پیچیده
  • 77. کاربردهای نوظهور توزیع پسین
تگ‌ها: Bayesian Inference MCMC آمار آمار استنباطی آمار بیزی احتمالات استنتاج بیزی توزیع پسین روش‌های مونت‌کارلو مدل‌سازی آماری

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.